Universität Wien
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

053612 VU Optimisation Methods for Data Science (2024W)

4.00 ECTS (3.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Moodle

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 02.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 07.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 09.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 14.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 16.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 21.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 23.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 28.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 30.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 04.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 06.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 11.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 13.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 18.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 20.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 25.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 27.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 02.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 04.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 09.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 11.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 16.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 08.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 13.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 15.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 20.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 22.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02
  • Montag 27.01. 09:00 - 11:15 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Montag 27.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 1, Kolingasse 14-16, OG01
  • Mittwoch 29.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 3, Kolingasse 14-16, OG02

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The lectures will be held in presence.

This course will give an overview of modern optimization methods and their applications in data science.

Contents:
- Fundamentals of convex analysis
- First-order methods: gradient descent, subgradient method, acceleration, adaptivity, etc.
- Stochastic first-order methods: stochastic gradient descent, variance reduction.
- Higher-order methods: Newton's method, quasi-Newton method.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

(1) a written exam at the end of the semester (in person).
(2) 2-3 long homeworks during semester.
(3) 2 quizzes (about 15 minutes each) during the semester (announced at least one week in advance).
(4) bonus points for active participation during classes.

The exam will take place at the end of January, the exact date will be announced later.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Exam: 50%
Homeworks: 40%
Quizzes: 10%

Precentage/Grades:

0-53: nicht genuegend/fail (5)
54-65: genuegend/pass (4)
66-77: befriedigend/satisfactory (3)
78-89: gut/good (2)
90-100: sehr gut/excellent (1)

Prüfungsstoff

all material covered during lectures

Literatur

1. A. Beck "First-Order Methods in Optimization".
2. Optimization for Machine Learning lecture notes by Martin Jaggi EPFL and Bernd Gärtner, ETH
https://raw.githubusercontent.com/epfml/OptML_course/master/lecture_notes/lecture-notes.pdf
3. Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe. "Convex Optimization", https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Modul: OMD

Letzte Änderung: Di 19.11.2024 09:45